4 月 29 日，OpenAI 聯合創始人 Andrej Karpathy 在 AI Sent 主辦的活動中發表深度演講，宣告大語言模型正作爲「新型計算機」全面重構計算架構。這位曾主導特斯拉 Autopilot 開發的 AI 領軍人物指出，自去年 12 月起，以代理爲核心的工作流已真正具備可用性，標誌着 Software 3.0 時代的實質到來。Karpathy 強調，市場目前仍停留在 ChatGPT 的舊有認知中，卻忽視了從 12 月開始發生的根本性範式轉移，這種低估可能讓行業錯失關鍵窗口期。

Karpathy 提出了「代理工程」（agentic engineering）這一新概念，將其與去年流行的「氛圍編程」（vibe coding）進行嚴格區分。他認爲，氛圍編程主要抬高了全員開發軟件的下限，而代理工程則致力於在專業軟件開發中延續並加速質量標準的上限。午方 AI 梳理發現，Karpathy 直言大量現有代碼和應用程序在新範式下已無存在必要，因爲當前多數組織的招聘流程、開發工具和基礎設施，本質上仍是爲人類而非 AI 代理設計的，這種錯配正在成爲效率瓶頸。

在技術演進層面，Karpathy 描述了從「軟件 1.0（寫代碼）」到「軟件 2.0（整理數據集訓練神經網絡）」，再到如今「軟件 3.0」的跨越。在這個新紀元裏，編程的本質變成了編寫提示詞，上下文窗口中的內容成爲操控大語言模型解釋器的槓桿，使其在數字信息空間中執行計算。更令人矚目的是他對底層硬件架構的預測：未來神經網絡將不再是運行在計算機上的虛擬進程，而是反轉成爲主進程，CPU 將退化爲某種協處理器，承擔絕大部分繁重工作的將是神經網絡本身。

這意味着主導全市場資本開支的「智能算力」，其戰略核心地位將在未來進一步固化。

面對這一變革，Karpathy 指出所有東西都必須被重寫，目前互聯網上爲人類編寫的框架和庫說明文檔讓他感到極度困擾，因爲他需要的是能直接複製粘貼給 AI 代理的文本，而非操作指南。午方 AI 注意到，未來的市場大機會在於構建「代理優先」的基礎設施，在這個世界裏，系統將被拆解爲感知世界的「傳感器」和改造世界的「執行器」，數據結構需高度適配大語言模型的可讀性，機器代理將代表個人和機構在雲端進行交互。

在如此高度自動化的未來，人類的核心稀缺性將回歸到審美、判斷力以及最深層的商業理解上。Karpathy 引用了一句令他反覆咀嚼的話作爲總結：你可以外包你的思考，但你無法外包你的理解。在生產力維度上，他區分了「10 倍工程師」的概念，認爲在代理工程領域表現出色的人，其產出峯值遠超 10 倍，這要求企業的組織架構和人才篩選邏輯必須重構，從傳統的算法解題面試轉向考察候選人如何利用多個 AI 代理協同構建大型項目並抵禦攻擊。

針對急於尋找 AI 應用落地場景的創業者和投資者，Karpathy 提供了一個極具實操性的評估框架：可驗證性。午方 AI 分析認爲，當前 AI 能力呈現出怪異的「鋸齒狀」，最先進的模型能同時重構 10 萬行代碼庫或尋找零日漏洞，卻可能建議步行去 50 米外的洗車店洗車。這種割裂源於前沿實驗室將海量強化學習資源傾注在了「數學」和「代碼」等結果易於驗證的領域。因此，只要置身於結果可驗證的商業場景中，AI 就能發揮巨大威力，而市場上仍存在大量高價值但尚未被頭部實驗室重點關注的可驗證強化學習環境，這正是創業公司進行微調（Fine-tuning）和商業變現的巨大藍海。